基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法，包括：对于目标Windows域环境进行信息探测，对其网络拓扑进行测绘，通过利用LDAP等协议与目标机器建立连接，对域内相关信息进行收集；对于探测到的相关信息进行收集和整理并进行抽象，利用马尔可夫决策过程来解决多阶段序列决策问题，并且实现环境模拟，构建强化学习智能体，并通过与模拟环境进行交互训练来生成渗透测试路径，根据奖励策略进行调整，通过积累奖励来寻找最优渗透测试路径，构建Windows域渗透测试模型，最终生成最优渗透测试路径。本发明实现对Windows域内信息的收集以及对渗透测试路径的规划，最终达到评估和维护Windows域环境安全。

《基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025101574478，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为沙乐天;苏子悦;霍兴鹏;吴尚;刘建文，申请日期为2025-02-13，公开（公告）日期为2026-03-27，国际专利分类号（IPC）为 G06F 21/57 (2013.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法，包括：对于目标Windows域环境进行信息探测，对其网络拓扑进行测绘，通过利用LDAP等协议与目标机器建立连接，对域内相关信息进行收集；对于探测到的相关信息进行收集和整理并进行抽象，利用马尔可夫决策过程来解决多阶段序列决策问题，并且实现环境模拟，构建强化学习智能体，并通过与模拟环境进行交互训练来生成渗透测试路径，根据奖励策略进行调整，通过积累奖励来寻找最优渗透测试路径，构建Windows域渗透测试模型，最终生成最优渗透测试路径。本发明实现对Windows域内信息的收集以及对渗透测试路径的规划，最终达到评估和维护Windows域环境安全。

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